scipy.fft.

hfft2#

scipy.fft.hfft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[source]#

计算厄米共轭复数数组的二维傅里叶变换。

参数:
x数组

输入数组,被视为厄米共轭复数。

s整数序列,可选

实数输出的形状。

axes整数序列,可选

计算傅里叶变换所依据的轴。

norm{"backward", "ortho", "forward"},可选

归一化模式(参见 fft)。默认为 "backward"。

overwrite_x布尔值,可选

如果为 True,x 的内容可能会被销毁;默认为 False。更多详情请参见 fft

workers整数,可选

用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数,则该值将从 os.cpu_count() 环绕。更多详情请参见 fft

plan对象,可选

此参数保留用于传入由下游傅里叶变换供应商提供的预计算计划。目前在 SciPy 中尚未使用。

版本 1.5.0 中新增。

返回:
outndarray

二维厄米共轭复数实数傅里叶变换的实数结果。

另请参见

hfftn

计算厄米共轭复数输入的 N 维离散傅里叶变换。

备注

这实际上只是具有不同默认行为的 hfftn。更多详情请参见 hfftn

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1+0j, 2+0j], [2+0j, 1+0j]])  # Hermitian-symmetric input
>>> scipy.fft.hfft2(x, s=(2, 2))
array([[ 6.,  0.],
       [ 0., -2.]])